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玩轉可迭代對象迭代器生成器

2020-03-11 11:16:04 馬哥Linux

在Python中，經常可以看到可迭代對象、迭代器、生成器，如何得到一個可迭代對象，如何把它變成迭代器，如何得到生成器，它們到底有什麼區別和聯繫呢？

簡單來說，它們的關係如下圖

從概念上來說，可迭代對象 > 迭代器 > 生成器。

可迭代對象

可迭代對象Iterable，可以認為是一個容器，其中有N個元素，可以迭代。

在Python中可以簡單的認為，能夠使用for循環遍歷的，都是可迭代對象。常見的類型由list、tuple、range對象、str、bytes、bytearra、set、dict等。

自定義可迭代對象

自定義類型，如何變成一個可迭代對象？

<code>class MyIterable:
    def __str__(self):
        return "我還不是一個可迭代對象"

mi = MyIterable() 

print(mi)

for i in mi:
    print(i) # 拋異常'MyIterable' object is not iterable/<code>

實現__iter__魔術方法

<code>class MyIterable:
    def __iter__(self):
        print('iter~~~~~~~')

mi = MyIterable()
print(mi)

for i in mi:
    print(i) # 拋異常iter() returned non-iterator of type 'NoneType'/<code>

可以看到實例mi確實是可迭代對象了，但是返回值是None，所以報錯了，看異常提示，__iter__返回一個迭代器才是正確的。

迭代器

迭代器Iterator

迭代器是一種特殊可迭代對象，一定能迭代
可以使用內建函數next()來獲取它的下一個元素
使用next迭代完所有元素後，如果繼續獲取下一個元素，則拋出StopIteration異常
使用next迭代完所有元素後，不可再次迭代

判斷是否是迭代器，其實如果可以使用next函數來獲取元素的對象，一定是迭代器。

那麼，列表是迭代器嗎？

<code>a = [1, 2]
print(next(a)) # 'list' object is not an iterator/<code>

列表對象是可迭代對象，但不是迭代器。如何把一個可迭代對象轉成迭代器呢？

使用內建函數iter
包裝成生成器對象

<code>a = [1, 2]
# print(next(a)) # 'list' object is not an iterator
b = iter(a) # 內建函數iter

print(next(b))
print(next(b))
print(next(b)) # StopIteration/<code>

很多函數都能返回迭代器，例如enumerate

<code>a = [1, 2]
c = enumerate(a) # 返回迭代器
print(next(c))
print(next(c))
for x in c: # 已經迭代完了，沒有什麼元素可以迭代了
    print(x)
print('=' * 30)

print(next(c)) # StopIteration/<code>

自定義迭代器對象

那麼，上面MyIterable的例子可以修改如下

<code>class MyIterable:
    def __init__(self):
        self.items = [1,2,3,4,5]

    def __iter__(self):
        print('iter~~~~~~~')
        return iter(self.items)

mi = MyIterable()
print(mi)

for i in mi: # mi可以迭代了
    print(i)

for i in mi: # 可迭代對象可再次迭代
    print(i)

print(next(mi)) # 不可以使用next，說明mi不是迭代器/<code>

mi對象成為了可迭代對象，但是它不是迭代器。

如何得到迭代器呢？使用__next__魔術方法

<code>class MyIterable:
    def __init__(self):
        self.items = [1,2,3,4,5]
        self.count = 0

    def __iter__(self):
        print('iter~~~~~~~')
        return iter(self.items)

    def __next__(self):
        print('next ~~~~')
        try:
            count = self.count
            n = self.items[count]
            self.count = count + 1
            return n
        except IndexError:
            raise StopIteration


mi = MyIterable() 

print(mi)
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi))
print(next(mi)) # StopIteration/<code>

代碼再改進一下

<code>class MyIterable:
    def __init__(self):
        self.items = [1,2,3,4,5]
        self.count = 0

    def __iter__(self):
        print('iter~~~~~~~')
        #return iter(self.items)
        return self # 有__iter__我就是可迭代對象，因為有__next__，我自己就是迭代器

    def __next__(self):
        print('next ~~~~')
        try:
            count = self.count
            n = self.items[count]
            self.count = count + 1
        except:
            raise StopIteration
        return n


mi = MyIterable()
print(mi)
print(next(mi)) # 迭代器

for i in mi: # mi也是可迭代對象
    print(i)
print('-' * 30)

for i in mi: # 已經不能再次迭代
    print(i)

print('-' * 30)
print(next(mi)) # StopIteration/<code>

生成器

Python中使用2種方式獲得生成器對象

生成器表達式
生成器函數

生成器是特殊的迭代器，但迭代器不一定是生成器。它是Python提供的通過編程方式快速便捷得到迭代器的手段

<code>g1 = (i for i in range(5)) # 生成器表達式
print(g1) # 生成器對象
print(next(g1))
print(next(g1))
print('=' * 30)


def counter(): # 生成器函數
    for i in range(5, 10): # 可以使用yield from
        yield i

g2 = counter() # 生成器函數調用不返回結果，返回一個生成器對象
print(g2)
print(next(g2))
print(next(g2))/<code>